数据一致性问题

今天药忘吃喽~ 2023-01-13 01:41 210阅读 0赞

# MySQL主从复制如何保证数据一致性 #

mysql主从复制原理：master写入数据的时候会留下写入日志，slave根据master留下的日志模仿其数据执行的过程来进行数据写入。

两个可能导致主从不一致的步骤：

1、master写入不成功导致slave不能正常模仿

2、slave根据master日志模仿时写入不成功

### 一、保证MySQL（master端）日志和数据的统一性，处理掉电、宕机等异常情况。 ###

InnoDB提供了相应的参数来控制事务提交时，写日志的方式和策略，通过配置一些相关参数来保证

#以下配置保证bin-log写入后事务提交流程会变成两阶段提交，这里的两阶段提交并不涉及分布式事务，mysql把它称之为内部xa事务
    innodb_support_xa=ON
    #以下配置能够保证不论是MySQL Crash 还是OS Crash 或者是主机断电重启都不会丢失数据
    innodb_doublewrite=ON
    #以下配置保证每次事务提交后，都能实时刷新到磁盘中，尤其是确保每次事务对应的binlog都能及时刷新到磁盘中，只要有了binlog，InnoDB就有办法做数据恢复，不至于导致主从复制的数据丢失
    innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
    sync_binlog = 1

### 二、保证MySQL（slave端）同步时和master端保持一致。 ###

1、异步复制

主库在执行完客户端提交的事物后会立即返回给客户端，并不关心从库是否已经接收并处理。

问题：如果住crash掉，此时主库已经提交的事物并没有传到从库上，此时将从库升为主库，可能导致“数据不一致”

2、半同步复制

主库在应答客户端提交的事物前需要保证一个从库接收兵写到relaylog中，半同步复制通过rpl\_semi\_sync\_master\_wait\_point参数来控制master在哪个环节接收 slave ack，master 接收到 ack 后返回状态给客户端

WAIT\_AFTER\_COMMIT：在commit之后，等待slave ACK，此时虽然没有返回给客户端，但是事物已经提交，其他客户端会读到已经提交的事物。

如果slave还没有读到该事物的event，但是主库crash，然后切换到备库，那么之前读到的事物就不见了，出现数据不一致；

如果主库永远启动不了，那么已经在主库提交的事物，在从库是找不到的，也就是数据丢失

主库在等待从库ack的时候，如果超时退化为异步后，也可能倒是“数据不一致”。

3、全同步复制

在调用binlog sync同步之后，engine层commit之前等待slave ACK，这样只有在确认slave收到事物events后，事务才会提交。

AFTER\_SYNC：解决了after\_commit模式带来的数据不一致的问题，因为主库没有提交事物。

问题：当主库在binlog flush并且binlog同步到备库之后，binlog sync之前发生abort，那么这个事物在主库上未提交成功，但是从库已经接受到这些binlog，并执行成功，相当于从库多了数据，从而造成“数据不一致”

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# Redis与数据库一致性问题： #

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从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案，如果不使用过期时间

三种更新策略：

1.  先更新数据库，再更新缓存
2.  先删除缓存，再更新数据库
3.  先更新数据库，再删除缓存

### 1、先更新数据库，在更新缓存（普遍反对） ###

**原因一（线程安全角度）**

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现

（1）线程A更新了数据库  
（2）线程B更新了数据库  
（3）线程B更新了缓存  
（4）线程A更新了缓存

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑。

**原因二（业务场景角度）**

有如下两点：

（1）如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。

（2）如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

### **2、先删缓存，再更新数据库（争议最大）** ###

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:

（1）请求A进行写操作，删除缓存  
（2）请求B查询发现缓存不存在  
（3）请求B去数据库查询得到旧值  
（4）请求B将旧值写入缓存  
（5）请求A将新值写入数据库

上述情况就会导致不一致的情形出现。而且，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

**采用延时双删策略**

1）先淘汰缓存  
（2）再写数据库（这两步和原来一样）  
（3）休眠1秒，再次淘汰缓存

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。

3、**先更新数据库，再删缓存**

老外提出了一个缓存更新套路，名为《Cache-Aside pattern》。其中就指出

*  更新：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
 *  命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
 *  失效：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

但也会存在并发问题

（1）缓存刚好失效  
（2）请求A查询数据库，得一个旧值  
（3）请求B将新值写入数据库  
（4）请求B删除缓存  
（5）请求A将查到的旧值写入缓存

会发生脏数据

[https://blog.csdn.net/diweikang/article/details/94406186][https_blog.csdn.net_diweikang_article_details_94406186]

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